預測市場十年来一直難以擺脫「小眾玩具」的標籤，而其最根本的原因既不在於協議設計不夠精妙，也不在於合約安全性不足，更不在於缺乏熱門事件，而在於缺乏深厚的流動性。 一個流動性如此薄弱、僅需一萬美元就能將隱含機率從 0.6 推至 0.05 的市場，既無法服務對沖基金，也無法為新聞機構和體育博彩平台提供可信的價格訊號，更無法讓散戶用戶相信市價單能如預期般成交。 在為數十家預測市場營運商、體育博彩平台、媒體公司及金融基礎設施客戶建置做市與流動性系統後，SoonTech 觀察到預測市場的做市是一門獨特的工程學科： 其「標的資產」是二元或多結果的條件型代幣，其「價格」是市場隱含機率，其交易對手包括事件內線、套利機器人及受情緒驅動的散戶，而其「結算」並非 T+2 現金交割，而是事件發生後的代幣贖回。 這些特徵意味著做市商必須採用一種既不同於現貨中心化交易所（CEX），也不同於永續掉期合約的邏輯來報價。 本文首先闡述為何流動性決定成敗，接著逐步探討結果機率定價、LMSR/AMM 做市、訂單簿做市、混合模型、價差與庫存管理、做市商激勵機制、持有成本、冷啟動、機構級 API、風險控制與持倉上限，以及結算不確定性，最後以 SoonTech 技術堆疊及營運商實作檢查清單作為結尾。

1. 為何流動性決定預測市場的成敗

預測市場的本質在於「集體智慧的金融化」——將成千上萬人的判斷匯聚成可交易的價格訊號，用以預測選舉結果、體育賽事、加密貨幣里程碑、企業財報，甚至戰爭。 要讓這種彙總機制發揮作用，參與者的判斷必須被吸收、傳遞並定價。流動性正是其命脈。若缺乏流動性，預測市場將同時面臨三大致命問題。

首先，價格發現機制將遭到扭曲。當訂單簿深度不足時，一筆小額訂單便可能將價格推向極端，市場訊號不再反映集體判斷，而僅是受少數大額訂單與機器人扭曲的雜訊。 精明的使用者能立即分辨哪些市場「可用」、哪些只是「裝飾品」，因此資金會流向少數深度充足的市場，長尾市場則進一步萎縮，最終形成死亡螺旋。

其次，使用者體驗崩潰。散戶在預測市場中最常見的挫折感在於：他們看到吸引人的賠率，點擊下單後，要麼成交價比預期差了 5%，要麼得無止盡地等待交易對手。自動做市商（AMM）的滑點對於小額交易尚可接受，但對於中大型訂單而言，幾乎無法使用。 純訂單簿市場經常出現「看似有報價但實為虛幻深度」的情況。

第三，機構投資者無法參與。對沖基金、體育博彩平台及媒體數據買家需要大額成交、確定性結算以及穩定的點差。一個深度僅有數萬美元的預測市場，根本無法讓機構投資者承擔整合所需的合規成本。機構投資者的缺席進一步削弱流動性，形成惡性循環。

SoonTech 一再向客戶強調一個判斷：預測市場的最終勝負關鍵在於流動性之戰。活動設計、用戶增長、使用者體驗（UX）及合規性固然重要，但任何能建立堅實做市基礎設施與健康做市商生態系統的營運商，都將在三至六個月內建立起競爭對手難以輕易追趕的領先優勢。

2. 預測市場定價的基礎原理

要理解預測市場的做市機制，首先必須釐清「價格」的實際意涵。在二元預測市場中，一項事件有兩種結果：「是」與「否」。系統會針對每種結果鑄造一枚條件型代幣。結算後，獲勝的代幣可兌換一美元，而失敗的代幣則失效且一文不值。 在結算前，每個結果代幣的市場價格即代表該結果的隱含機率——例如，「是」代幣報價為 0.62 美元，「否」代幣報價為 0.38 美元，這意味著市場預測該事件發生的機率為 62%。

理解這一點對於做市至關重要。預測市場的做市商並非在「押注價格會漲還是會跌」；而是圍繞著合理的機率曲線，維持雙向報價。 其交易對手可能是擁有資訊優勢的「知情交易者」，也可能是純粹受情緒驅動的散戶賭客；做市商的目标是在將庫存風險控制在可對沖範圍內的同时，從買賣價差中獲利。

除了二元結果之外，還有多結果市場（多個候選人中選出一名勝出者）、區間市場（資產價格處於某個區間內）、組合市場（涉及多項事件的複合命題）以及標量市場（由線性函數決定的數值結果）。 每種市場都有其獨特的定價機制與做市挑戰，但核心邏輯是一致的：市場價格是由參與者集體決定的，而做市商則透過提供流動性來獲取風險溢價。

在二元市場中，存在一個明確的數學特性：在任何時刻，所有結果代幣價格的總和應大致等於一美元（不計手續費和資金費）。這是 LMSR 及類似曲線設計的基礎。 在多結果市場中，價格總和必須精確等於一（完備性約束），這帶來了二元市場所沒有的工程挑戰。

3. LMSR 與 AMM 做市

LMSR（對數市場評分規則）是漢森（Hanson）於 2003 年提出的經典預測市場曲線。其核心理念在於：使用對數函數來描述做市商在所有結果代幣上的「價格表」。 隨著庫存變化，價格會沿著對數曲線移動，這確保了做市商在任何方向上的最大虧損都有上限，但代價是某些訂單會產生資訊成本。參與者越是押注某個方向，賠率就越會朝該方向偏移；做市商實際上是在向所有參與者「出售保險」。

LMSR 的關鍵參數是流動性參數 b。較大的 b 值意味著每筆訂單的價格衝擊較小、深度較深、成交機率較高，但做市商必須針對任何結果代幣的最大庫存，預留約 b 美元的潛在虧損。 較小的 b 值意味著曲線更陡峭、深度較淺，但潛在虧損也較小。營運者必須根據預期市場成交量、事件重要性及做市預算來選擇 b 值。

在技術實現上，LMSR 通常以鏈上 AMM（自動做市商）的形式部署：用戶將穩定幣或抵押品兌換為結果代幣，AMM 維持一條源自對數函數的報價曲線，且訂單可立即成交，無需等待交易對手。這種「演算法即做市商」的模式具有多項優勢。

首先，長尾市場始終存在價格。一旦 AMM 部署完成，無論是否有人掛單，使用者皆可立即進行交易。這對於冷啟動市場至關重要。

其次，無需配對引擎或訂單簿。鏈上 AMM 採用恆定函數公式進行報價；工程實現簡單，審計成本低廉。

第三，價格會隨交易規模自動浮動。這本身就是一種「動態點差」——大額訂單自然會帶動價格波動，這正是「知情交易者正在進場」的訊號。

但 AMM 存在三大根本限制。

首先，深度有限。可用的 AMM 流動性等於參數 b。要支援一筆 50 萬美元的單筆交易，b 必須設定為數十萬，這將佔用龐大的做市資本。

其次，庫存風險顯著。當市場日益傾向某種結果時，AMM 會在不利方向累積大量庫存。若最終結果落在該方向，AMM 便會蒙受損失。這與 Uniswap 在代幣價格下跌時累積貶值代幣的情況完全相同。

第三，專業做市商的策略無法直接實現。專業做市商習慣於使用訂單簿、點差調整及庫存對沖；而 AMM 的「被動報價」機制無法讓他們充分發揮其能力。

4. 訂單簿與專業做市商

與 AMM 相對的是訂單簿模型：營運商運行中央限價訂單簿（CLOB），專業做市商提供雙向報價，而用戶則根據訂單簿進行交易。這與傳統證券交易所及加密貨幣現貨中心化交易所（CEX）的運作模式如出一轍。

訂單簿模式對專業做市商極具吸引力。

首先，策略具有可表達性。做市商可自由設定報價價格、報價規模、取消條件、分層設定多個價格層級，並使用冰山單來隱藏真實意圖。

其次，做市商的義務與回報可量化。平台可設定最低報價量、最低報價時間、最大價差及最大回應延遲，並依據這些指標支付回扣與獎勵。專業做市商在此種「績效付費」模式下表現尤為出色。

第三，風險控制更為細緻。做市商可即時調整每筆報價、針對每位交易對手個別定價，並管理每筆交易的風險敞口。

第四，機構級整合更為簡便。機構做市商使用 FIX 及低延遲 API；訂單簿平台可無縫整合。AMM 平台則迫使機構必須理解「曲線參數」這項額外概念。

但訂單簿也有其自身的挑戰。

首先，冷啟動極為困難。新市場沒有交易對手的報價；訂單簿一片空白；用戶進入後會發現「無人可交易」。

其次，長尾市場缺乏做市商。專業做市商僅服務於交易量大、波動率可控且資訊不對稱程度較小的市場；長尾市場與爭議性市場則得不到服務。

第三，配對引擎與延遲至關重要。訂單簿平台需要高配對效能、市場數據分發及訂單路由；其建置成本遠高於 AMM。

第四，交易對手風險與公平性疑慮。做市商可能利用延遲、虛假交易或取消訂單來獲取不當利潤。平台需要建立配對優先級與「最後查看權」規則，以防止濫用。

5. 混合式做市模式

由於 AMM 和訂單簿各有優缺點，業界已將混合式做市模式視為最佳實踐。其核心理念是：AMM 作為底線，訂單簿則享有優先權。

具體而言，混合模式的運作流程如下：

首先，當使用者提交訂單時，智慧訂單路由器（SOR）會先查詢訂單簿中可成交的對向訂單，並以最佳價格執行交易。

其次，當訂單簿深度不足時，AMM 會填補剩餘部分。AMM 扮演「最後手段做市商」的角色。

第三，訂單簿做市商可獲得優於 AMM 的價格改善——他們能報出比 AMM 更優惠的價格，吸引用戶優先與其成交。

第四，專業做市商可透過 API 存取訂單簿，並能針對 AMM 進行雙向套利：當 AMM 價格偏離做市商模型時，做市商會在訂單簿上掛單以吸引套利者，或直接與 AMM 進行交易。

混合模式同時解決了 AMM 和訂單簿的痛點。長尾市場可從 AMM 獲得基礎深度，避免「無報價」的問題；熱門市場則能從專業做市商處獲得緊湊的點差和深厚的訂單簿。做市商既擁有服務機會，也有套利空間；使用者則能同時享有即時成交與緊湊的點差。

透過多個客戶部署案例，SoonTech 觀察到，在推出混合模型後，市場深度通常會在兩到三週內增加一個數量級，點差收窄 30% 至 50%，而做市商之間的競爭則能防止任何單一主體濫用其主導地位。

混合模式還產生了一種有益的副作用：AMM 與訂單簿做市商會自然形成相互監督的機制。 若訂單簿做市商的報價過寬，用戶便會流向 AMM；若 AMM 的報價過寬，做市商便會在訂單簿上報價並對 AMM 進行套利，從而推動報價趨同。這種「競爭性做市」在單一模式下難以實現。

6. 價差模型與庫存管理

無論是訂單簿做市商還是 AMM「智慧報價者」，都需要一個點差模型來決定買賣價差。點差是成本、風險與目標利潤的總和。

專業的點差模型通常會考量以下輸入變數。

首先，基本對沖成本：配對手續費、提現手續費、Gas 費、跨鏈橋手續費——做市商至少必須在點差中涵蓋這些成本。

其次，波動率：隱含波動率、歷史波動率及外部參考波動率。波動率越高，點差越寬。

第三，到期時間：隨著到期日臨近，價格會趨近於 0 或 1，價差可能收窄；而期限較長的合約則需要更寬的價差來補償持有時間。

第四，當前庫存：AMM 庫存與中性狀態的偏差越大，相應方向的報價就必須越偏離中性，以誘發再平衡。

第五，資訊不對稱風險：某些事件（如名人健康狀況、內部決策）伴隨顯著更高的內幕交易風險，因此需要更寬的價差。

第六，結算風險：若事件具爭議性或結算方式不明，做市商必須將「無效結算」或「延遲結算」的風險計入定價。

庫存管理是價差模型的核心應用。當做市商在某個結果方向累積過多庫存時，必須主動調整報價：在庫存過剩的方向上，下調賣價並提高買價，以吸引交易對手協助做市商降低風險敞口；在庫存不足的方向上，則採取相反的措施。 SoonTech 的庫存模組支援多維度限額設定：按市場、按事件、按做市商、按交易對手，以及平台總額。所有限額均可依時間與事件進行分級設定。

庫存管理的另一關鍵在於避險。預測市場做市商無法像現貨做市商那樣簡單地「在外部市場進行反向交易」，因為外部市場（永續合約、現貨、ETF）可能與預測市場的結果無法完美相關。 專業的預測市場做市商必須建立相關性矩陣：當某個事件結果與特定資產價格存在相關性時（例如「聯準會降息」與美國國債殖利率），做市商便可透過這些資產進行避險。 當某項事件沒有可交易的相關性（例如「某位名人是否會離婚」），做市商只能依靠平台內的反向交易者來進行避險，這意味著點差必須更寬。

7. 做市商的激勵機制、回饋與代幣經濟學

預測市場做市商不僅面臨市場風險，還需考量激勵措施是否足夠。 5 萬美元的資本池在現貨中心化交易所（CEX）中可提供數百萬美元的雙向報價服務，但在預測市場中卻只能處理相當規模的交易量——因為事件市場天生交易範圍狹窄、流動性低且庫存風險高。若缺乏足夠的平台激勵措施，專業做市商會傾向將資金投入現貨或永續合約。

在設計客戶激勵計畫時，SoonTech 通常採用以下幾層機制。

首先，做市商回饋：根據做市商的交易量、報價時間、最低報價規模及其他指標，返還部分交易手續費；部分平台採用負手續費機制（做市商每筆成交可獲得 0.5 至 2 個基點）。

其次，活動贊助商補貼：針對高價值活動，活動提供方（體育聯盟、加密貨幣專案、媒體）可贊助做市商池，針對該活動提供特定激勵。

第三，流動性啟動池（LBP）：一個專用的激勵池，根據做市商經品質調整後的深度貢獻來發放獎勵。

第四，平台代幣激勵：將做市商獎勵與平台代幣掛鉤，以激勵長期投入並為平台代幣創造真實需求。

第五，分級做市商義務：依據資本規模、報價品質及穩定性對做市商進行分級；較高階的做市商可獲得更高的回扣、優先執行權，以及專屬活動參與資格。

激勵機制設計的關鍵在於避免低品質的「掛單收費」做市商。若僅根據報價規模支付報酬，將誘使做市商掛出遠離市場的「幽靈報價」。系統必須綜合考量點差、回應時間、取消率及其他指標。 SoonTech 的做市商評分引擎會即時計算每位做市商的「品質分數」，並動態調整回饋率。

激勵機制的另一面是懲罰機制。未能履行報價義務、報價點差過寬、蓄意製造虛假深度，或未能及時撤銷報價的做市商，可能會被扣減獎勵、降級，甚至終止合作關係。清晰透明的評估機制能篩選出真正有意願進行市場造市的合作夥伴。

8. 資金、持有成本與到期收斂

預測市場做市商需持有結果代幣組合直至事件結算，在此期間須承擔持有成本。成本來源包括：

首先，資本佔用：做市商的資本被鎖定在結果代幣中，無法在外部市場獲取回報。

其次，機會成本：該筆資金若投入更活躍的現貨或永續合約市場，本可獲得更高回報。

第三，結算不確定性：在結算前，事件始終存在「取消」、「無效」及「延遲」的風險；做市商必須將這些風險納入定價考量。

部分平台引入資金費率機制以平衡做市商與投機者的成本：當某種代幣的多頭頭寸顯著超過空頭時，多頭需向空頭支付資金費；反之亦然。這與傳統的永續合約資金費機制相似，但含義略有不同：在預測市場中，資金費更多是為了平衡方向性失衡，而非真正的資金成本。

到期收斂是預測市場做市最關鍵的特徵之一。隨著事件接近結算，結果代幣價格會逐漸收斂至 0 或 1，此時做市商可將價差收窄至極其緊湊的水平。 在到期前最後一兩天，訂單簿上常會顯示「0.98 對 0.99」，且幾乎每筆做市商的成交都可視為無風險交易。 但到期前的最後時刻，也是掌握內幕資訊的交易者最為活躍的時段：他們掌握最新資訊、知曉結果，並對做市商構成最大的逆向選擇風險。

SoonTech 的做市引擎會在到期日臨近時自動收窄價差，同時對結算前的大額訂單實施嚴格的風險控制：限制單筆成交量、要求交易對手提供充足保證金、監控異常成交模式。 這種「點差與風險控制的雙重調整」機制，讓做市商能在到期前安全地獲取「近乎無風險」的回報，同時防止內線交易。

9. 冷啟動與長尾市場流動性

預測市場做市最困難的部分在於「冷啟動」。一個新平台、一批新事件、一個長尾主題——沒有交易對手、沒有做市商、沒有用戶。做市基礎設施該如何從零開始建立？

SoonTech 的客戶實務中，已發展出一套針對冷啟動的「五步驟方法」。

第一步，啟動平台自有做市：運用平台資金部署內部做市引擎，在新市場上發布初始的雙向報價。即使是簡單的價差策略，也能為使用者建立「有買入價格」的基本信心。

第二步，流動性自舉池：設立專用激勵基金，根據做市貢獻發放獎勵，以吸引外部做市商。

第三步，活動贊助補貼：與活動主辦方（體育聯盟、加密貨幣專案、媒體）合作，贊助其活動的做市池，以減輕平台端的做市壓力。

第四步，限時回饋：針對新市場、新做市商及新用戶提供限時高回饋，以刺激早期交易行為；並隨著市場成熟，逐步將回饋率降至正常水準。

第五步，分階段上線：首先在小範圍內向受邀用戶、做市商及社群開放，測試流動性、優化點差、找出問題，隨後向公眾開放。

長尾市場的流動性是「冷啟動」的延伸。預測市場可能涵蓋數千個事件，但其中僅有數十個屬於「高活躍度」市場，而大多數市場每天僅有寥寥數筆成交。專業做市商沒有動力服務這些市場，而平台也無法負擔為每個長尾事件配置人工做市商。

SoonTech 的解決方案是「AMM 底層 + 智慧做市」：由 AMM 為長尾市場提供基礎深度，平台則在其上疊加「參數化做市者」。 參數化做市商會根據事件流量預期、波動率及爭議程度，自動調整 AMM 的 b 值與偏斜參數。當某個長尾市場突然爆紅（例如小眾事件在社群媒體上成為熱門話題）時，系統會偵測到流量激增，並迅速邀請專業做市商進場。

10. 機構級做市、API 與託管

自 2024 年以來，預測市場做市業務的機構化已成為明顯趨勢。越來越多的對沖基金、體育博彩公司及家族辦公室將預測市場視為一種替代性資產類別，而機構做市商（如 Citadel Securities、Susquehanna、Jump Crypto、Wintermute 等）則正積極評估進場時機。

機構級做市對門檻的要求遠高於散戶級做市，主要體現在以下幾個層面。

首先，低延遲 API：以 C++/Rust 編寫的機構做市商演算法對延遲極為敏感，需要 WebSocket 市場數據、REST 訂單輸入、FPGA 加速以及機房共置。

其次，FIX 協定支援：傳統金融機構的做市系統皆建基於 FIX；平台必須提供 FIX 閘道或 FIX 至 API 的橋接功能。

第三，託管與結算：機構資金必須由合格託管人（銀行、持牌信託機構、合格加密貨幣託管人）持有；結果代幣的鑄造、轉移及贖回必須遵循明確的託管流程。

第四，合規與 KYC：機構做市商必須符合反洗錢（AML）、了解你的客戶（KYC）及《市場濫用監管條例》（MAR）的要求；平台必須提供完整的合規介面。

第五，信貸額度與交易對手管理：機構做市商需要信貸額度及「先成交後結算」機制；平台必須建立交易對手風險評估與動態保證金模型。

第六，風險限額與避險便利性：機構做市商希望在平台內或跨平台對庫存風險進行避險；平台必須支援投資組合保證金、跨市場避險及內部轉帳。

第七，稽核與報告：機構做市商受美國會計監督委員會（PCAOB）、美國證券交易委員會（SEC）、英國金融行為監管局（FCA）等監管機構監管；平台必須提供完整的交易紀錄、對帳單、稅務報告及事件稽核。

SoonTech 提供完整的機構級接入套件：FIX 4.4 閘道、低延遲 WebSocket 市場數據、REST 訂單輸入、多簽名託管整合、KYC/AML 整合，以及跨市場對沖 API。機構做市商可在數週內完成整合並上線運作。

11. 風險控制、防範操縱及持倉上限

在預測市場做市過程中，最嚴重的風險之一便是市場操縱。與現貨中心化交易所（CEX）不同，預測市場中的「價格」代表對某個事件的判斷，而該事件本身可能受到少數人的影響或被捏造。典型的操縱模式包括：

首先，事件提供者操縱：某事件提供者（例如某個專案）大量買入「是」代幣，以使自身看似「受歡迎」。做市商或許不會虧損，但市場訊號已遭扭曲，長期而言將侵蝕用戶的信任。

其次，掌握內幕資訊的交易者操縱：擁有內幕資訊（例如提前知悉選舉結果、比賽比分、合併公告）的交易者會在市場上重注下注；當結果得到證實時，市場會急劇反轉，操縱者便會被揭穿。

第三，機器人串通：少數帳戶透過協調報價、虛假交易及取消訂單，製造虛假深度，誘使用戶以不利價格成交。

第四，最後一刻操縱：在結算前的最後幾分鐘，單筆大額訂單將價格推至極端水平，待結算後價格便回歸原狀；套利者從中獲利，而做市商則蒙受損失。

要防止操縱行為，平台必須在制度、技術和經濟層面同時採取行動。

制度層面：明確禁止活動主辦方交易其所提供的活動；要求所有做市商及做市商帳戶完成 KYC 認證；針對重大活動（高額獎金或敏感議題）設定結算觀察期。

技術層面：SoonTech 的風險控制系統會即時監控每筆訂單的來源帳戶、交易對手關係及歷史行為，以識別可疑的協調報價與虛假交易。最後時刻的大額訂單將觸發交易暫停及冷卻期。透過鏈上行為分析可識別機器人帳戶。

經濟層面：持倉上限是核心工具。針對每個結果代幣設定單一帳戶的最大持倉量，以防止單一帳戶操縱價格；針對每個事件設定單一方向的最大交易量；設定每個做市商的最大庫存量；並在結算前最後數小時內設定單筆成交的最大限額。

SoonTech 的風險控制系統支援「硬性限額 + 軟性限額 + 臨時限額」的三層級結構：硬性限額由系統強制執行並直接拒絕訂單；軟性限額需由做市商手動確認；臨時限額則會針對熱門事件或異常期間進行動態調整。

12. 結算不確定性如何影響做市

預測市場與傳統金融產品之間最大的差異之一，在於結算的不確定性。股票合約在到期時以收盤價進行現金結算，結果明確無誤。預測市場的結算則取決於一個或多個「預言機」所報告的事件結果，而預言機本身可能出現錯誤、延遲，或對事件有多種詮釋。

結算不確定性會從三個層面影響做市行為。

首先，結算延遲的成本。從事件確認到實際結果代幣贖回，可能存在數小時至數天的延遲。在此期間，做市商的資金被鎖定在「幾乎已結算」的狀態，既無法重新部署也無法轉移。延遲時間越長，做市商所需的額外補償就越高。

其次，結算爭議的風險。某些事件（尤其是政治、體育及企業事件）的「結果」本身就具爭議性：選舉可能進行重新計票，比賽可能有上訴，企業公告也可能被修正。做市商必須將「無效結算」或「修正結算」的風險納入定價考量。 SoonTech 的解決方案讓發行者能針對每項事件設定「結算風險溢價」，並自動納入點差之中。

第三，結算來源風險。若結算依賴單一預言機，預言機遭受攻擊或故障將導致整個市場癱瘓。 SoonTech 建議客戶採用「主備多來源」結算架構：主預言機回報結果，備用預言機獨立驗證。若主預言機與備用預言機結果一致，則進行結算；若結果不一致，則進入爭議處理流程，在此期間做市商須維持較寬的點差。

結算的不確定性也會影響結果代幣的「無效機率」。在結算前的最後階段，做市商必須預留「該事件可能被裁定為無效」的機率空間。 舉例來說，結算前市場顯示「是 0.95，否 0.04」，但做市商可能會將「是」代幣的最高買價上限設為 0.90——因為他預留了剩餘的 0.05，以應對「結算無效」的可能性。 一旦結算被確認為有效或無效，價格便會收斂至 0 或 1，而做市商則將 0.90 至 1.00（或 0.00）之間的價差作為對沖此風險的補償。

SoonTech 的解決方案會在結算前自動進入「結算觀察期」：做市商被迫擴大價差、單筆成交限額收緊、所有未成交報價被凍結，且平台會暫停受理新的大額訂單，藉此避免當結算結果與市場預期不符時發生劇烈波動。

13. SoonTech 的預測市場流動性架構

涵蓋上述所有模組，SoonTech 為預測市場營運商提供完整的流動性基礎架構。

首先，混合式 AMM + 訂單簿引擎：平台預設部署 LMSR 曲線作為底價做市商，同時支援訂單簿優先成交、專業做市商整合，以及做市商與 AMM 之間的雙向套利。b 值與點差參數可根據事件類型、流量預期及爭議情況進行動態配置。

其次，做市商 API 與 FIX 閘道：為專業做市商提供完整的低延遲 API —— WebSocket 市場數據、REST 訂單輸入、FIX 4.4 閘道，以及批次訂單、取消與修改介面。支援同地部署與硬體加速。

第三，機構級託管整合：支援銀行級託管、合格加密貨幣託管及多簽名託管；結果代幣的鑄造、轉移與贖回等完整生命週期皆可在鏈上進行審計。

第四，可配置的做市商義務與回饋機制：營運商可根據資本規模、報價品質、穩定性及響應速度，自訂做市商義務與回饋等級。回饋可透過法幣、穩定幣或平台代幣支付。

第五，與預言機及仲裁層的協作：SoonTech 與 UMA、Chainlink、Kleros 及其他領先的預言機與仲裁協議深度整合，支援主備多來源結算，並在爭議期間自動啟用「結算觀察期」模式。

第六，風險控制與持倉上限：內建橫跨帳戶、事件、方向、做市商及平台的五級持倉限額；硬性、軟性及臨時限額結構；即時監控異常成交模式，並具備自動斷路器機制。

第七，冷啟動與長尾市場工具：流動性啟動池配置、事件發起人補貼模組、限時回饋引擎，以及參數化做市商（為長尾市場自動配置 AMM 參數），協助新市場與長尾市場快速獲得基礎流動性。

第八，數據與監控：全方位的數據介面，包含做市商績效儀表板、深度熱力圖、價差分佈、庫存風險敞口、交易對手分析，以及結算時程監控。

SoonTech 技術堆疊的核心理念：讓營運者專注於活動設計、用戶增長、合規與品牌建設，而將做市與流動性管理交由專業基礎設施處理。 多項客戶案例顯示，部署 SoonTech 流動性技術堆疊後，市場深度平均提升 5 至 20 倍，做市商數量增加 2 至 4 倍，且機構客戶的入駐時間從 6 個月縮短至 6 週。

14. 營運商實施建議

若您身為預測市場營運商，並希望將流動性從「零」提升至「深厚」，以下五個步驟可作為您的指引。

第一步：對事件進行分級並規劃流動性預算。 將所有事件分為三層：由專業做市商服務的核心高活躍度事件（佔流量的 80%）；由 AMM 底層 + 智慧做市商覆蓋的中等活躍度事件（15%）；以及預設由 AMM 處理的長尾事件（5%）。據此分配做市預算。

第二步，部署混合式做市基礎架構。無需在 AMM 與訂單簿之間二選一；兩者結合既能確保深度，又能維持緊湊的點差。首批引入 2 至 3 位專業做市商，並簽署明確的做市義務與回饋協議。

第三步，建立做市商評估與激勵機制。評分公式為「品質分數 = 報價規模 × 報價時間 × 點差合規率 × 響應速度」。分數越高，回饋越豐厚。持續得分偏低的做市商將被降級或淘汰。

第四步，設計冷啟動與長尾策略。每次新活動上線前，須完成「五步驟法」：平台自有做市、流動性自舉池、活動贊助商補貼、限時回饋，以及分級上線。長尾市場則採用參數化做市商進行自動管理。

第五步，逐步引入機構級做市商。待交易流量與風險控制機制成熟後，引入機構級做市商，開放 FIX 閘道與信用額度，將流動性提升至機構級水準。

第六步，建立結算觀察期與爭議解決流程。與預言機及仲裁層介接，釐清結算來源、爭議期長度及最終裁決機制。在觀察期間，做市商必須擴大價差並收緊單筆成交限額。

只要認真執行這五到六個步驟，將預測市場從「小眾玩具」轉型為「機構級風險定價市場」，便不再是空想。基礎設施的建構將決定預測市場的最終走向。營運商在此領域投入的每一單位心力，都將在三到六個月內以十倍的深度與交易量回報。

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常見問題

Q1：預測市場做市商實際上是如何賺錢的？

A：預測市場做市商的主要收入來源是買賣價差：在訂單簿上掛出買單和賣單，並從每筆成交中獲取價差收益。 除此之外，做市商還能獲得回饋收入（平台會根據做市貢獻度返還部分交易手續費）、活動贊助商補貼（某些高價值活動由活動提供方提供補貼），以及庫存管理回報（透過積極管理結果代幣庫存，當持倉在到期前趨於中性時，做市商即可獲取回報）。必須強調的是，做市商並非透過「判斷事件結果」來獲利——那是投機者的工作。做市商是流動性提供者，他們承擔短期庫存風險，以換取長期點差收益。

Q2：LMSR 是否可能被「買斷」？做市商會因此虧損嗎？

A：是的。LMSR 的固有特性在於，做市商可能在極端方向累積大量庫存；若事件結果落在該方向，做市商便會虧損。 但 LMSR 的設計旨在確保做市商的潛在最大虧損有上限（由流動性參數 b 決定），且不會像傳統 AMM 那樣在極端市場中被完全耗盡。 實際上，做市商會透過擴大價差、對沖及限價管理，將虧損控制在可接受範圍內。SoonTech 的解決方案亦支援「自適應 b」機制：當某個方向的庫存累積過多時，AMM 會自動提高該方向的 b 值，以鼓勵交易對手進行反向交易。

Q3：為何某些預測市場的點差會如此寬？

A：點差過寬通常有四個原因：交易流量過小（長尾市場缺乏願意提供服務的專業做市商）、爭議性高（事件結果有多種合理的解釋，因此做市商要求更高的風險溢價）、 結算機制不明確（依賴單一預言機，或事件提供者存在操縱風險），以及距離到期日尚遠（做市商必須針對較長的持有時間收取費用）。 SoonTech 的混合模型透過 AMM 為長尾市場自動設定最低價，但 AMM 的「動態點差」在處理大額訂單時也會擴大，因此長尾市場的點差自然較寬。縮小點差最有效的方法是增加更多做市商並提升事件交易量。

Q4：在結算爭議期間，做市商應如何應對？

A：結算爭議期間是做市商最艱難的階段。事件結果尚未確定，結果代幣無法贖回，且資金被鎖定。做市商需要採取幾項措施。首先，自動進入「結算觀察期」模式，平台會強制做市商擴大點差、收緊單筆成交限額，並暫停接收大額訂單。 其次，在結算結果明朗前限制新報價，避免在結果未明時承擔新倉位。第三，為仲裁做好準備——若主預言機與備用預言機的結果不一致，必須啟動仲裁程序，做市商須依據平台規則預先決定是否參與或退出。 第四，為結算後的重新進場做好準備——一旦結果確認，做市商應迅速恢復正常報價，並從點差回歸中獲取補償性回報。

Q5：散戶用戶能否提供流動性？

A：可以，只要使用正確的工具。SoonTech 的解決方案提供了兩條散戶參與途徑。 第一，"複製做市" —— 散戶用戶將其資金池授權給專業做市商，由其代為報價，並根據出資比例獲取回報。第二，"參數化做市商資金池" —— 散戶用戶使用平台預設的參數模板（按事件類型、風險等級、預期回報分組）參與做市商資金池。 散戶的回報通常低於專業做市商（因為專業做市商具備規模、技術及關係網絡等優勢），但對於尋求「被動做市回報」的用戶而言，這仍是一條可行的途徑。參與前，散戶用戶必須充分了解結果代幣的結算風險，以及庫存損失的潛在影響。

Q6：平台是否應自行提供做市服務？

A：是的，但僅限於「種子做市」。 平台自有做市具有三項價值。首先，提供初始流動性——在啟動新市場的初期，專業做市商尚不願介入，因此平台必須自行做市。其次，錨定做市商激勵機制——平台自有做市商的存在能為外部做市商提供價格參考，避免報價過度偏離。 第三，對沖風險與庫存調整——當專業做市商發現套利失衡時，平台可透過自有做市來穩定市場。但平台自有做市無法取代專業做市商：專業做市商擁有更精細的策略、更廣泛的對沖工具及更精準的風險控制，長期而言仍是流動性的主力。 SoonTech 建議平台自有做市預算應佔總做市預算的 10% 至 30%，其餘則透過激勵措施與回饋吸引外部專業做市商參與。

結論

預測市場的做市雖是一門新興學科，但隨著該資產類別日趨成熟，其重要性正迅速提升。將流動性視為戰略資產——而非附帶項目——的營運商，方能建構出機構級的風險定價市場。 SoonTech 的全堆疊解決方案——混合式 AMM + 訂單簿、機構級 API、託管服務、可配置激勵機制、預言機與仲裁整合、風險控制、冷啟動工具——為營運商提供所需的一切資源，將流動性不足的市場轉化為深度充足、健康且具備競爭優勢的業務。最終的勝利將屬於那些今日就投資於做市基礎設施的營運商。

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